CN110333548B - 一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法，包括：具体反演过程将地下三维空间分为有限个密度一定的长方体单元，由地下密度分布所产生的异常近似为所有地下块体单元分别对地表观测点产生的异常的叠加，当存在n个观测点和m个长方体模型单元时，重力异常正演表达式用矩阵相乘的方式来表示。本发明提出归一化异常权和深度权相结合的密度反演方法，能有效地提高反演结果的水平和垂直分辨率，且由于在获取不同深度异常特征过程中主要依据向上延拓函数进行，因此反演过程更加稳定，能有效地压制噪声的干扰。

Description

一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法
技术领域
本发明涉及密度反演方法，具体涉及一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法。
背景技术
目前，三维密度反演是重力数据反演方法中反演目标最为全面的方法。因为密度反演是一个求解欠定方程的问题，也就无法避免地球物理反演中的多解性问题，如何通过重力场的物理性质以及地质条件等密度分布必须遵守的规律来限制反演结果，从而减小反演的多解性，获得更加符合实际的密度分布特征至关重要。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法。
本发明采用的技术方案是：一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法，包括：
具体反演过程将地下三维空间分为有限个密度一定的长方体单元，由地下密度分布所产生的异常近似为所有地下块体单元分别对地表观测点产生的异常的叠加，当存在n个观测点和m个长方体模型单元时，重力异常正演表达式用矩阵相乘的方式来表示：
Figure 61239DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 752115DEST_PATH_IMAGE002
代表n个观测点上的重力异常；
Figure 102325DEST_PATH_IMAGE003
为重力正演核函数矩阵；
Figure 661482DEST_PATH_IMAGE004
为m个长方体模型单元的密度；
核函数矩阵为：
Figure 748125DEST_PATH_IMAGE005
（2）
Figure 468956DEST_PATH_IMAGE006
Figure 775303DEST_PATH_IMAGE007
Figure 13518DEST_PATH_IMAGE008
为万有引力常数；
Figure 252869DEST_PATH_IMAGE009
为观测点坐标；
Figure 144602DEST_PATH_IMAGE010
为地下长方体单元的最小与最大角点的坐标；
通过以下形式来求解此欠定问题：
Figure 702360DEST_PATH_IMAGE011
（3）
其中
Figure 603320DEST_PATH_IMAGE012
为观测异常与计算异常差值的二范数平方，代表数据的拟合泛函；
Figure 166019DEST_PATH_IMAGE013
为权函数，用于约束反演结果使结果更加符合实际；
Figure 900757DEST_PATH_IMAGE014
为正则化参数，起到平衡数据拟合函数与权函数的作用；
在权函数
Figure 181697DEST_PATH_IMAGE013
中引入
Figure 525828DEST_PATH_IMAGE015
深度加权函数：
Figure 67668DEST_PATH_IMAGE016
（4）
Figure 442149DEST_PATH_IMAGE017
（5）
Figure 69439DEST_PATH_IMAGE018
为第i层长方体单元的埋深，
Figure 453147DEST_PATH_IMAGE019
为一个经验常数，用于改变深度权对浅部压制效果的大小，k为地下块体纵向上分割的个数。
进一步地，基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法还包括：
在公式（6）中将权函数中的原始异常g替换为异常的垂向导数，反演结果还会更加收敛：
Figure 990439DEST_PATH_IMAGE020
（6）
Figure 660455DEST_PATH_IMAGE021
（7）
其中，
Figure 414522DEST_PATH_IMAGE022
为相应i层深度对应高度的异常值，不同高度的值通过延拓的方式计算获得；
Figure 195396DEST_PATH_IMAGE023
为重力原始异常的最大值和最小值，作用是对整体数据进行归一化处理，避免不同的重力数据整体数值的大小对反演产生影响；a为常数，为了均衡异常权与其他权之间的数量级；
Figure 852773DEST_PATH_IMAGE024
的作用是将括号内的一维数组
Figure 569057DEST_PATH_IMAGE025
变为n×n的对角矩阵，只有对角线上元素与A中的元素一一对应，其余部分为0；k为地下块体纵向上分割的个数。
更进一步地，基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法还包括：
将（5）式、（7）式结合后代入到（3）式中的权函数
Figure 436518DEST_PATH_IMAGE026
里，得到具体的反演函数为：
Figure 162029DEST_PATH_IMAGE027
（8）
（8）式的矩阵形式为：
Figure 703607DEST_PATH_IMAGE028
（9）
其中
Figure 200578DEST_PATH_IMAGE029
为重力归一化异常与深度权相结合后的新型权函数，起到提高反演结果分辨率的作用；
三维密度反演最终为求解（9）式，获得
Figure 289757DEST_PATH_IMAGE030
的数值，即为地下空间块体的密度分布。
本发明的优点：
本发明针对现有重力密度反演在同一平面上权函数相同所导致的结果分辨率低的问题，提出归一化异常权和深度权相结合的密度反演方法，新型的权函数是依据异常与深度的对应关系来建立，因此所提出方法能有效地提高反演结果的水平和垂直分辨率，且由于在获取不同深度异常特征过程中主要依据向上延拓函数进行，因此反演过程更加稳定，能有效地压制噪声的干扰。通过模型正演异常对所提出密度反演方法开展试验，反演结果表明该方法相对常规方法能获得更加准确和收敛的结果，且对于噪声具有良好的压制效果，并且利用重力垂向梯度异常进行加权时会取得更加高的分辨率。将该方法应用于山东地区的铁矿实测重力异常的反演，获得铁矿的空间分布特征，为下一步精细勘探提供了重要的支撑。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明的基于深度权的三维密度反演结果切片图；
图2是本发明的不同深度权函数的获得方式示意图；
图3是本发明的矿区实测重力异常图；
图4是本发明的总水平导数及断裂划分图；
图5是本发明的实测重力异常的平均对数功率谱图；
图6是本发明的位场分离后矿区重力异常图；
图7是本发明的三维密度反演结果高值三维成像图；
图8是本发明的估计铁矿范围解释图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的具体反演过程是将地下三维空间分为有限个密度一定的长方体单元，由地下密度分布所产生的异常近似为所有地下块体单元分别对地表观测点产生的异常的叠加，当存在n个观测点和m个长方体模型单元时，重力异常正演表达式用矩阵相乘的方式来表示：
Figure 583073DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 949463DEST_PATH_IMAGE002
代表n个观测点上的重力异常；
Figure 273128DEST_PATH_IMAGE003
为重力正演核函数矩阵；
Figure 990548DEST_PATH_IMAGE004
为m个长方体模型单元的密度；
通过Holstein（1999）提出的长方体模型的正演计算知，核函数矩阵为：
Figure 916916DEST_PATH_IMAGE005
（2）
Figure 370769DEST_PATH_IMAGE006
Figure 989969DEST_PATH_IMAGE007
Figure 522582DEST_PATH_IMAGE008
为万有引力常数；
Figure 128006DEST_PATH_IMAGE009
为观测点坐标；
Figure 796885DEST_PATH_IMAGE010
为地下长方体单元的最小与最大角点的坐标；
三维密度反演就是求解式（1）中的
Figure 321407DEST_PATH_IMAGE031
，由于地下块体的数量远大于地表观测点个数，所以解方程问题为欠定问题；通过以下形式来求解此欠定问题：
Figure 482261DEST_PATH_IMAGE011
（3）
其中
Figure 484853DEST_PATH_IMAGE012
为观测异常与计算异常差值的二范数平方，代表数据的拟合泛函；
Figure 414762DEST_PATH_IMAGE013
为权函数，用于约束反演结果使结果更加符合实际；
Figure 110186DEST_PATH_IMAGE014
为正则化参数，起到平衡数据拟合函数与权函数的作用；
由于核函数矩阵G随着深度的增加快速衰减，所以反演结果在浅部较为集中，这经常与实际地质情况不符，在权函数
Figure 617391DEST_PATH_IMAGE013
中引入
Figure 797574DEST_PATH_IMAGE015
深度加权函数：
Figure 706624DEST_PATH_IMAGE016
（4）
Figure 572949DEST_PATH_IMAGE017
（5）
Figure 442816DEST_PATH_IMAGE018
为第i层长方体单元的埋深，
Figure 52789DEST_PATH_IMAGE019
为一个经验常数，用于改变深度权对浅部压制效果的大小，k为地下块体纵向上分割的个数。
图1为本发明基于深度权的三维密度反演结果切片图，（a）为重力异常剖面; （b）为深度权反演结果切片。
图1中为只用深度加权的三维密度反演结果的切片图，白色虚线为模型体的实际位置。从图中看出，由于核函数矩阵G随着深度的增加快速衰减，所以反演结果在深部具有较低的分辨率，引入下半空间的空间分布权函数，从而获得较高水平和垂直分辨率的结果。
图2为本发明不同深度权函数的获得方式示意图，（a）为原始异常向上延拓5m；（b）为原始异常向上延拓35m；（c）为原始异常向上延拓65m；（d）为原始异常向上延拓95m。
因为不同的重力异常的极值是不同的，所以为了去除异常极值大小带来的影响，将异常进行归一化处理，这样处理后的结果仅能体现异常高低的特征。又因为实测重力异常显示的是地下的综合结果，为了使权函数在深部时能主要体现深部的重力异常特征，利用向上延拓的方式来确定不同深度的权函数所利用的重力异常。如图2所示，
将向上延拓5m的异常数据的计算结果作为5m深处的权函数，按照这种方式形成一个和核函数相对应的对角矩阵。具体形式如下：采用不同高度的延拓异常进行归一化处理，从而反演结果将更加收敛；而不会像以往方法一样产生十分发散的结果，因此以往方法反演结果发散的区域异常权函数会使其无变化，接近零值，从而结果将更加收敛；
在公式（6）中将权函数中的原始异常g替换为异常的垂向导数，反演结果还会更加收敛：
Figure 816346DEST_PATH_IMAGE020
（6）
Figure 463359DEST_PATH_IMAGE021
（7）
其中，
Figure 210735DEST_PATH_IMAGE022
为相应i层深度对应高度的异常值，不同高度的值通过延拓的方式计算获得；
Figure 358819DEST_PATH_IMAGE023
为重力原始异常的最大值和最小值，作用是对整体数据进行归一化处理，避免不同的重力数据整体数值的大小对反演产生影响；a为常数，为了均衡异常权与其他权之间的数量级；
Figure 117828DEST_PATH_IMAGE024
的作用是将括号内的一维数组
Figure 325956DEST_PATH_IMAGE025
变为n×n的对角矩阵，只有对角线上元素与A中的元素一一对应，其余部分为0；k为地下块体纵向上分割的个数；将（5）式、（7）式结合后代入到（3）式中的权函数
Figure 29469DEST_PATH_IMAGE026
里，得到具体的反演函数为：
Figure 378584DEST_PATH_IMAGE027
（8）
（8）式的矩阵形式为：
Figure 116733DEST_PATH_IMAGE028
（9）
其中
Figure 371127DEST_PATH_IMAGE029
为重力归一化异常与深度权相结合后的新型权函数（空间分布权函数），起到提高反演结果分辨率的作用；
三维密度反演最终为求解（9）式，获得
Figure 561937DEST_PATH_IMAGE030
的数值，即为地下空间块体的密度分布。采用预条件共轭梯度法来求解这一病态方程，共轭梯度法具有内存占用少和稳定性高的优势，比较适合如今数据量越来越大的重力反演。
实际数据处理：
为了验证的方法在实际数据中的效果，将提出的方法应用于山东铁矿矿区的实测重力数据中。该地区位于华北板块，地处鲁西与鲁中隆起的西北部。地表存在大面积的第四系覆盖，并且隐伏碳酸盐岩分布广泛。附近已经发现的矿床资料显示，该地区主要为矽卡岩型铁矿床。矿体主要在闪长岩体与碳酸盐岩的接触带上，所以侵入岩的接触带为重要的找矿位置，为高密度体。重力数据主要是通过寻找重力异常高值的侵入岩来判断铁矿位置。将地下划分为40×30×20个长方形块体，每个长方体的大小为750×1500×500m。对数据重新进行网格化，获得观测数据个数为40×30个，观测点坐标对应长方体中心位置。实测异常如图3所示。我们对实测重力数据进行三维密度反演，并筛选出反演结果中的高密度值，来判断铁矿位置与范围。
因为断裂可以为岩浆上涌提供通道，矿体所在的岩浆侵入的位置经常会存在断裂构造，首先对原始重力异常进行总水平导数的计算来划分出当地的断裂构造，如图4所示，图中黑色虚线为断裂位置，即总水平导数的高值区域。
因为重力异常为地下所有密度的综合相应，所以对于实测异常中存在的背景场为干扰反演的异常。通过匹配滤波法对实测异常进行位场分离，图5为异常的平均对数功率谱，将波数较小的区域滤掉，获得浅部的剩余重力异常，如图5所示。
从图6的重力异常中我们可以看出，重力高值区大致分为六块，其中Ⅰ、Ⅲ、Ⅵ处的重力异常较高，说明这三处的高密度体范围较大，图6中西南角的高值不完全在勘探区域中，所以无法反演出准确的结果，所以本次处理并不考虑此高值异常。利用提出的方法对此异常进行反演，获得的反演结果如图7所示。
图7为反演结果中高密度块体的三维成像，表面覆盖的为原始重力异常，并且按照图4所示用罗马数字标出了六块高值异常的位置，很好的对应了反演结果中的六块地下高密度体，并且矿体倾向与异常显示完全吻合，从图7中可以看出，总共有六个区域是高密度块体汇聚的地区，这些区域的铁矿分布不是相互连通的，通过对高密度块体的坐标可以获得各个区域铁矿的埋深与范围，最终得到图8。
图8展示的是矿体的水平范围，即该地区的三维密度反演结果解释图。通过图7的三维结果可以获得各处矿体的顶面埋深，其中图8中Ⅰ和Ⅴ的顶面埋深为800m；Ⅲ和Ⅵ的顶面埋深为1000m；Ⅱ的顶面埋深为1200m；Ⅳ的顶面埋深为1400m。
本发明针对现有重力密度反演在同一平面上权函数相同所导致的结果分辨率低的问题，提出归一化异常权和深度权相结合的密度反演方法，新型的权函数是依据异常与深度的对应关系来建立，因此所提出方法能有效地提高反演结果的水平和垂直分辨率，且由于在获取不同深度异常特征过程中主要依据向上延拓函数进行，因此反演过程更加稳定，能有效地压制噪声的干扰。通过模型正演异常对所提出密度反演方法开展试验，反演结果表明该方法相对常规方法能获得更加准确和收敛的结果，且对于噪声具有良好的压制效果，并且利用重力垂向梯度异常进行加权时会取得更加高的分辨率。将该方法应用于山东地区的铁矿实测重力异常的反演，获得铁矿的空间分布特征，为下一步精细勘探提供了重要的支撑。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法，其特征在于，包括：
具体反演过程将地下三维空间分为有限个密度一定的长方体单元，由地下密度分布所产生的异常近似为所有地下块体单元分别对地表观测点产生的异常的叠加，当存在n个观测点和m个长方体模型单元时，重力异常正演表达式用矩阵相乘的方式来表示：
Figure 866091DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 617009DEST_PATH_IMAGE002
代表n个观测点上的重力异常；
Figure 583828DEST_PATH_IMAGE003
为重力正演核函数矩阵；
Figure 73584DEST_PATH_IMAGE004
为m个长方体模型单元的密度；
核函数矩阵为：
Figure 493064DEST_PATH_IMAGE005
（2）
Figure 844411DEST_PATH_IMAGE006
Figure 665737DEST_PATH_IMAGE007
Figure 326394DEST_PATH_IMAGE008
为万有引力常数；
Figure 233170DEST_PATH_IMAGE009
为观测点坐标；
Figure 122629DEST_PATH_IMAGE010
为地下长方体单元的最小与最大角点的坐标；
通过以下形式来求解此欠定问题：
Figure 64040DEST_PATH_IMAGE011
（3）
其中
Figure 898528DEST_PATH_IMAGE012
为观测异常与计算异常差值的二范数平方，代表数据的拟合泛函；
Figure 292601DEST_PATH_IMAGE013
为权函数，用于约束反演结果使结果更加符合实际；
Figure 251329DEST_PATH_IMAGE014
为正则化参数，起到平衡数据拟合函数与权函数的作用；
在权函数
Figure 234198DEST_PATH_IMAGE013
中引入
Figure 987390DEST_PATH_IMAGE015
深度加权函数：
Figure 868758DEST_PATH_IMAGE016
（4）
Figure 365599DEST_PATH_IMAGE017
（5）
Figure 265291DEST_PATH_IMAGE018
为第i层长方体单元的埋深，
Figure 923805DEST_PATH_IMAGE019
为一个经验常数，用于改变深度权对浅部压制效果的大小，k为地下块体纵向上分割的个数；
所述的基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法，还包括：
在公式（6）中将权函数中的原始异常g替换为异常的垂向导数，反演结果还会更加收敛：
Figure 292470DEST_PATH_IMAGE020
（6）
Figure 593001DEST_PATH_IMAGE021
（7）
其中，
Figure 612778DEST_PATH_IMAGE022
为相应i层深度对应高度的异常值，不同高度的值通过延拓的方式计算获得；
Figure 442194DEST_PATH_IMAGE023
为重力原始异常的最大值，作用是对整体数据进行归一化处理，避免不同的重力数据整体数值的大小对反演产生影响；a为常数，为了均衡异常权与其他权之间的数量级；
Figure 298155DEST_PATH_IMAGE024
的作用是将括号内的一维数组
Figure 871218DEST_PATH_IMAGE025
变为n×n的对角矩阵，只有对角线上元素与A中的元素一一对应，其余部分为0；k为地下块体纵向上分割的个数。
2.根据权利要求1所述的基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法，其特征在于，还包括：
将（5）式、（7）式结合后代入到（3）式中的权函数
Figure 742573DEST_PATH_IMAGE026
里，得到具体的反演函数为：
Figure 8469DEST_PATH_IMAGE027
（8）
（8）式的矩阵形式为：
Figure 86146DEST_PATH_IMAGE028
（9）
其中
Figure 728480DEST_PATH_IMAGE029
为重力归一化异常与深度权相结合后的新型权函数，起到提高反演结果分辨率的作用；
三维密度反演最终为求解（9）式，获得
Figure 457271DEST_PATH_IMAGE030
的数值，即为地下空间块体的密度分布。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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CN113514899A (zh) * 2021-07-12 2021-10-19 吉林大学 一种重力梯度的自适应剖分反演方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007102973A2 (en) * 2006-03-08 2007-09-13 Exxonmobil Upstream Research Company Efficient computation method for electromagnetic modeling
CN105549106B (zh) * 2016-01-07 2018-06-08 中国科学院地质与地球物理研究所 一种重力多界面反演方法
CN109507749A (zh) * 2019-01-14 2019-03-22 中国地质调查局成都地质调查中心 一种重磁自约束三维反演与联合解释方法

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